Roselinde Kessels, Professore associato, Università di Anversa e Università di Maastricht
Robert Mee, Professore di analisi aziendale William e Sara Clark, Università del Tennessee
I passati esperimenti di scelta discreta forniscono una chiara prova degli effetti di primacy e recency nell'ordine di presentazione dei profili all'interno di un set di scelta, con il primo o l'ultimo profilo in un set di scelta selezionato più spesso rispetto agli altri profili. Gli algoritmi di progettazione della scelta bayesiana esistenti non tengono conto degli effetti dell'ordine del profilo all'interno dei set di scelta. Ciò può produrre stime di valore parziale fortemente distorte, come illustriamo utilizzando un esperimento di scelta del packaging del prodotto eseguito per P&G in Messico. Una pratica comune è quella di randomizzare l'ordine dei profili all'interno dei set di scelta per ciascun intervistato. Mentre la randomizzazione degli ordini del profilo per ciascun soggetto assicura un equilibrio quasi totale in media tra tutti i soggetti, le randomizzazioni per molti soggetti individuali possono essere piuttosto sbilanciate rispetto all'ordine del profilo; quindi, qualsiasi tendenza a preferire il primo o l'ultimo profilo può comportare una distorsione per tali soggetti. Di conseguenza, questa distorsione può produrre eterogeneità nelle stime bayesiane gerarchiche per i soggetti, anche quando i soggetti hanno identiche preferenze reali. Come soluzione di progettazione, proponiamo progetti ottimali bayesiani bilanciati in posizione che sono vincolati a raggiungere un equilibrio di ordine sufficiente. Per l'analisi, consigliamo di includere una covariata dell'ordine del profilo per tenere conto di eventuali preferenze di ordine nelle risposte.
